あいまい性をファジィ推論で効率処理したデータベース (オムロン)

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事例名

あいまい性をファジィ推論で効率処理したデータベース

企業・団体名

オムロン

出展

日刊工業新聞 1993年

内容

 画像検索できるDB オムロン(社長立石義雄氏)は画像による検索を可能にした次世代データベース(DB)「イメージDB」を開発した。画像処理に伴う”あいまい性”をファジィ推論によって効率的に処理することにより、写真など画像のほか概略スケッチを検索できる。画像検索を可能にしたDBは初めてという。すでに自動車やラッピング(包装紙)データの画像検索機能は技術段階で構築しており、今後CAD図面などに用途を拡大していく。ファジィ推論で処理 CAD図面などに応用へ 画像データを取り扱う分野が拡大する一方、あいまい性を生かして登録、検索したいという要求が高まっている。こうしたニーズに対応し、「より人間的な感覚を持った検索」を狙いに、イメージDBの開発に取り組んできた。自動車の検索機能を例にとると、検索のための画像から「丸みがある」とか「ライトが大きい」など画像の特徴個所100点を抽出する。これを「ライトが丸ければ、車体が大きい」といった30方式のファジィルールで処理して、DBが管理する画像のピクセル(画素)データから検索に合うデータを推論し、識別する。適合度合いを効率的に判断するため、検索条件に合ったデータから順序立てて表示できる。画像のほか”とげとげしい”など感覚的な言葉でも検索できることから、人間の感性をシステムが補い、感覚的に捕らえていたイメージを逃すことなく引き出す効果も期待できる。CAD図面など画像DBの応用分野拡大を進めるほか、工場製造ラインでの探傷など各種検査システム、セキュリティー関係での個人識別システムなどの用途拡大が可能という。さらに「雪の積もった山」といったキーで希望するイメージを検索できるように、入力された画像データを自動的に意味理解できる機能の高度化を目指す。

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